模糊PI控制（从simulink仿真到C代码实现） 1. 模糊控制的基础知识 1.1 模糊PI控制理论想法（有基础直接看第2点以后） 1.2 模糊控制基础理论 1.2.1 量化因子与比例因子概念 1.2.2 模糊控制器的论域与隶属函数概念 1.2.3 模糊规制表概念与模糊推理概念 1.2.4 清晰化/解模糊的概念与方式 1.2.5 基于污泥油量的模糊控制洗衣机例子，搞懂他的控制流程 2 模糊PI控制原理设计 2.1 模糊PI整体框架 2.1 模糊PI隶属函数、量化因子、比例因子 2.1 Kp与△Ki模糊控制规则表 3 matlab的simulink仿真 3.1 simulik的仿真模型搭建 3.1.1 模糊控制部分 3.1.2 模糊控制部分PI控制部分 3.2 设计模糊控制的控制器 3.2.1 输入及输出个数设计 3.2.2 论域及隶属函数设计 3.2.3 编写模糊控制规则表 3.2.4 编写模糊控制文件与simulink挂钩 3.3 模糊PI控制的整体小例子（免费资源） 4.模糊PI控制C语言代码实现 4.1 simulik模糊控制PI的C代码导出 4.2 simulink代码解读

三相全桥整流电路simulink仿真模型

主要内容：这篇文档展示了怎样在MATLAB环境中利用双向门控循环单元(BiGRU)建立模型，进行时间序列的数据预测。详细地介绍了创建时间系列样本集，BiGRU模型配置、构造和参数设定的过程，同时演示了使用提供的数据执行预测并呈现实际和预测值对比的方法. 适合人群：适合熟悉基本MATLAB用法，有一定机器学习基础知识的专业人士。 使用场景及目标：对于想要在时间和经济序列分析上得到更好的预测结果的技术研究者和从业者来说是有意义的学习与实验工具。 其他说明：本文提供了一份包含详尽的注释说明以及所需的数据的实用BiGRU时间序列预测脚本，便于快速启动项目的实操者学习。

该资源包含地下水储量计算和泄露误差改正的Matlab代码，有测试数据，可以直接运行得到青藏高原地区的地下水储量变化结果。该程序输入数据为陆地水储量变化、地表水储量变化、gai改正数据，这3个数据用其它程序计算，都在资源中。有关的内容或理论可以查看系列文章【https://blog.csdn.net/weixin_43339605/cat】。如有问题可以留言或私信讨论。

基于Matlab中的App Designer 进行数据分析及图形绘制的软件，含设计界面及代码

在本资源中，我们主要关注两个MATLAB AppDesigner的演示示例：s01\_demo计算器和s02\_demo简易图像处理软件。MATLAB AppDesigner是MATLAB环境中的一个集成开发工具，它允许用户通过可视化界面设计和构建交互式应用程序，而无需深入编程细节。以下是对这两个演示示例的详细解释。 s01\_demo计算器是一个基础的图形用户界面（GUI）应用程序，用于执行基本的算术运算。这个应用可能包括加、减、乘、除等按钮，以及输入框和显示结果的文本框。在AppDesigner中，开发者可以拖放控件来创建布局，然后编写回调函数来处理用户的操作。这通常涉及到对用户输入的解析、数学运算的执行，以及结果的更新。了解如何在AppDesigner中创建和管理回调函数是学习此类应用的关键。 接下来，s02\_demo简易图像处理软件展示了MATLAB在图像处理领域的强大功能。MATLAB提供了丰富的图像处理工具箱，允许用户进行图像的读取、显示、分析和处理。这个演示可能包括加载图像、应用滤波器、调整对比度和亮度、裁剪图像等功能。开发者可能需要利用`imread`函数读取图像，`imshow`显示图像，以及一系列图像处理函数如`imfilter`、`imadjust`等来实现各种处理效果。理解图像数据的表示方式、以及如何在AppDesigner环境中与图像数据交互也是重要的学习内容。 在MATLAB AppDesigner中，每个组件都可以与特定的MATLAB代码关联，这些代码定义了组件的行为。这就是所谓的“code behind”模型。当你点击按钮或改变滑块值时，相关的MATLAB代码会运行，从而更新应用程序的状态。通过查看和学习这些代码，你可以了解到如何将MATLAB的计算能力与用户界面元素相结合。 此外，标签"matlab appdesigner matlabcode"提示我们，这个压缩包不仅包含AppDesigner的应用程序，还有可能包含源代码。通过阅读和理解这些代码，初学者能够加深对MATLAB语法和AppDesigner工作流程的理解。同时，这些代码也可以作为模板，帮助开发者快速构建自己的应用程序。 总结来说，这个资源为学习MATLAB AppDesigner提供了一个很好的起点。无论是想要创建简单的计算器还是复杂的图像处理应用，都可以从这两个演示示例中汲取灵感。通过研究和实践，你可以掌握如何使用AppDesigner设计GUI，以及如何结合MATLAB代码实现各种功能，从而提升你的MATLAB应用开发技能。

在本项目中，“MATLAB眼部疲劳驾驶分析”是一个利用MATLAB开发的语言系统，旨在实现对驾驶员眼部状态的实时监测和疲劳驾驶的判断。这个系统基于人机交互界面（GUI），提供了一个直观且易于操作的平台，用户可以在该界面上进行各种设定和数据查看，同时也为后续的功能扩展提供了基础。 MATLAB是一种强大的编程环境，尤其适用于数值计算、符号计算、数据分析以及图形可视化等领域。在疲劳驾驶检测中，MATLAB的优势在于其丰富的数学函数库和便捷的数据处理能力，可以快速构建算法模型。 1. **图像处理与计算机视觉**：在眼部疲劳检测中，首先需要通过摄像头捕捉驾驶员的面部，尤其是眼睛部分的图像。MATLAB的Image Processing Toolbox提供了图像捕获、预处理（如灰度化、去噪、平滑）、特征提取（如边缘检测、角点检测）等一系列工具，用于分析和理解图像内容。 2. **机器学习与模式识别**：通过对大量样本的学习，系统可以训练出识别疲劳状态的模型。这可能涉及到机器学习算法，如支持向量机（SVM）、神经网络或决策树等，用于识别眼睛的开闭状态、眨眼频率等疲劳指标。MATLAB的Machine Learning Toolbox提供了这些算法的实现。 3. **GUI设计**：MATLAB的GUIDE工具允许开发者创建用户界面，包括按钮、文本框、滑动条等元素，使得用户可以方便地输入参数、查看结果。在疲劳驾驶检测系统中，GUI可能包含实时显示的视频流、疲劳程度指示器、警告提示等功能。 4. **实时处理与信号处理**：MATLAB的实时操作系统（RTOS）和Signal Processing Toolbox可用于处理摄像头捕获的连续视频流。它们可以帮助实时分析图像，检测驾驶员的眼部运动变化，并及时发出疲劳警告。 5. **数据分析与可视化**：MATLAB的强大数据处理和可视化功能可以用于统计分析驾驶员的疲劳历史，绘制图表，帮助研究人员或用户更好地理解疲劳模式和趋势。 6. **扩展性**：MATLAB支持与其他语言（如C++、Python）的接口，使得系统可以与其他设备或软件系统集成，实现更复杂的应用场景，例如连接车载信息系统或者远程监控平台。 "MATLAB眼部疲劳驾驶分析"项目涵盖了图像处理、机器学习、GUI设计、实时处理等多个核心知识点，通过MATLAB的工具箱和功能，实现了一套全面的疲劳驾驶监测解决方案。这样的系统对于提高行车安全性和驾驶员的健康状况具有重要意义。

Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

基于matlab颗粒增强金属基复合材料随机单胞模型建立及等效弹性模量预测，张军化，谢桂兰，在预测颗粒增强金属基复合材力学性能时，本文从复合材料细观单胞结构入手，通过计算机仿真软件MATLAB，针对颗粒增强金属基复合材料

在本文中，我们将深入探讨如何使用深度Q网络（DQN）算法进行移动机器人的三维路径规划，并通过MATLAB实现这一过程。DQN是强化学习领域的一种强大算法，它结合了深度学习模型的能力来处理复杂的环境状态空间，为智能体如移动机器人提供了高效的学习策略。 一、深度Q网络（DQN）算法 DQN算法是由DeepMind在2015年提出，它解决了传统Q学习算法中Q值估计不稳定的问题。DQN引入了经验回放缓冲区、目标网络和固定Q值更新等关键机制，使得深度神经网络在连续的环境交互中能够更稳定地学习。 1. 经验回放缓冲区：DQN存储过去的经验，以随机采样方式更新网络，减少了连续状态之间的相关性，增加了样本的多样性。 2. 目标网络：DQN使用两个网络，一个用于选择动作（主网络），另一个用于计算目标Q值（目标网络）。定期将主网络的参数复制到目标网络，以减少短期波动。 3. 固定Q值更新：为了避免网络在训练过程中过度估计Q值，DQN在计算目标Q值时使用的是旧的Q网络，而不是当前正在更新的Q网络。 二、移动机器人三维路径规划 在三维环境中，移动机器人的路径规划需要考虑更多的因素，如障碍物、空间限制和动态环境。DQN算法可以有效地解决这些问题，因为它能够处理高维度的状态空间，并通过学习找到最优策略。 1. 状态表示：在MATLAB中，可以将机器人的位置、方向、速度以及环境的三维地图作为状态输入到DQN模型。 2. 动作空间：定义机器人的移动动作，如前进、后退、左转、右转和上升/下降等。 3. 奖励函数：设计合适的奖励函数，以鼓励机器人避开障碍物，到达目标点，同时避免不必要的动作。 三、MATLAB实现 MATLAB提供了丰富的工具箱支持深度学习和强化学习，包括Deep Learning Toolbox和Reinforcement Learning Toolbox。在MATLAB中实现DQN路径规划步骤如下： 1. 定义环境：创建一个模拟三维环境，包括机器人的状态、动作和奖励函数。 2. 构建DQN模型：使用Deep Learning Toolbox构建包含多个隐藏层的神经网络，用于近似Q值函数。 3. 训练过程：设置训练参数，如学习率、批大小、经验回放缓冲区大小等，然后让机器人在环境中与环境交互，通过DQN模型更新策略。 4. 监控与调试：在训练过程中，观察机器人的性能和Q网络的收敛情况，调整参数以优化性能。 5. 测试与评估：训练完成后，用未见过的环境测试机器人的路径规划能力，分析其效果。 总结，DQN算法为移动机器人的三维路径规划提供了一种有效的解决方案，通过MATLAB的工具箱，我们可以方便地实现并调试这个算法。在实际应用中，可能还需要结合其他技术，如蒙特卡洛方法、搜索算法等，以进一步提升路径规划的效率和鲁棒性。